| Ementa/Descrição: |
Introdução a Visão Computacional. Geometria Analítica, Álgebra Linear (Transformações e matemática básica necessária ao curso). Sensores. Luz, cor, iluminação. Formação da imagem (luminância, ótica, câmera, radiometria, geometria, amostragem, Fourier, aliasing, representação). Calibração de câmera (fundamentação matemática e vários métodos de calibração). Extração de Features de imagens (filtragem, características, Gaussiano, Gradiente, Laplaciano, Canny, Frei & Chen, Hough, Bases Wavelets, Correlação, Matching). Atenção Visual (neurobiologia do sistema visual, processo de atenção visual, land-marks naturais e artificiais). Imagens de profundidade (depth images ou depth arrays). Gradientes de Superfície. Reconstrução Estéreo ou Shape from stereo (fundamentação matemática e vários métodos de reconstrução estéreo). Estéreo fotométrico (shape from photometric stereo). Shape from motion. Shape from shading. Shape from line-drawing. |
